Deep Learning: Redes Neuronales con TensorFlow

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Acá encontrarás toda la información necesaria para llevar a cabo este curso.

• Temario del curso (whimsical)

• UTILS

• Tweets

Unidades

Unidad	Notebook FINAL	Slides	Asignaciones	Competencias	Datasets
Introducción teórica	Intro a Colab	Intro al curso, Intro teórica a DL
Tensores	Intro a los tensores	Tensores	Asignacion 1: Tensores
Regresión	Regresión con TF, Regresión Gastos Médicos	Regresión	Asignación 2: F a C, Asignación 2: M a KM	Equipo 1: Precio de carros, Equipo 2: Calificaciones, Equipo 3: E-commerce
Clasificación	Clasificación de puntos, Clasificación Iris, Clasificación Ropa, Sweeps: MNIST Digits	Clasificación	Asignación 3: MNIST Digits	Segmentación de Clientes
Convolucionales	Clasificación de Pizza y Sushi, Clasificación de 10 comidas, GradCam	Convolucionales		Hot Dogs & Tacos	Pizza & sushi, Hotdog & Tacos, 10 food
Transfer Learning	Feature Extraction, Fine Tunning, 101 Food Gradio: App, Neural Transfer Style	Transfer Learning
Secuenciales	Clasificación de Tweets, Precio de AAPL, NLP	Secuenciales
Series de tiempo	^APPLE	Series de tiempo
Proyecto final		Ideas finales y cierre de curso		Roberto, Mareyla, Carlo, Pablo, Fausto, Juan

Herramientas a utilizar en el curso:

Tema al que hace referencia	Recurso	Aportación al proceso de aprendizaje
Introducción teórica	Exploring Neural Networks Visually in the Browser	Exploración de redes neuronales
Introducción teórica	A visual proof that neural nets can compute any function	Teorema de aproximación universal
Introducción teórica	AI Notes	Inicialización de redes neuronales de forma interactiva
Introducción teórica	Affine Transformations	Transformaciones afínes junto con su explicación
Introducción teórica	NN SVG	Redes neuronales de forma interactiva
Introducción teórica	Is the gradient function increasing or decreasing on this curve?
Introducción teórica	Why are neural networks so effective?
Tensores	Matrix Multiplication	Multiplicación de matrices de forma interactiva
Regresión	TensorFlow Playground	Entrenamiento de una red neuronal de forma interactiva
Clasificación	Can a Model Be Differentially Private and Fair?	Artículo de clasificación de dígitos
Clasificación	Visualising Activation Functions in Neural Networks	Visualización de computación de función de activación
Convolucionales	CNN Explainer	Visualización de entrenamiento de una red convolucional así como sus hiperparámetros
Convolucionales	Video: CNN Visualization
Convolucionales	Video: VGG16 Neural Network Visualization
Convolucionales	Video: Grad-CAM: una explicación visual
Convolucionales	TensorSpace.js
Secuenciales	Embeding Projector	Visualizar un embedding
Secuenciales	What have language model learned?	Aprendizaje de modelos secuenciales
Secuenciales	Visualizing memorization in RNNs	RNN

Lecturas y videos de cada semana

Semana	Link
1ra	Heuristics That Almost Always Work, How to Win at Deep Learning, Real Artificial Intelligence: Understanding Extrapolation vs Generalization
2da	Why are Data Scientists obsessed over this Graph?, Learning to see, part 1
3ra
4ta	C4W4L06 ¿Qué es la transferencia de estilo neuronal?
5ta	Precisión frente a recuperación con un claro ejemplo de precisión y recuperación, Dot CSV: INTRO al Natural Language Processing (NLP)

Libros, artículos y fuentes adicionales:

Recurso	Comentario
Dalle Mini
GPT-3
Stop Calling Everything AI, Machine-Learning Pioneer Says
The Fourier transform is a neural network
Pandas CheatSheet
Stop Using the Occam’s Razor Principle
Combining heuristics with neural networks
Can Computers Learn Common Sense?
Repositorio: Symmetry and Geometry in Neural Representations	Geometric Deep Learning
Bnomial	Preguntas diarias sobre Machine Learning y Deep Learning
Neural Networks Intuitions: 8. Translation Invariance in Object Detectors